Услуги по оценке повторяемости измерений и неопределенности
Для проектов визуального измерения и автоматического контроля он обеспечивает статистическую оценку и адаптацию программного обеспечения, например, доверительный интервал, распространение неопределенности измерения, R&R измерительного инструмента, регрессию калибровки и двумерную прямолинейность. Услуги сосредоточены на выявлении источников ошибок, разработке экспериментальных проектов и составлении проверяемых отчетов.
Применимые объекты и задачи оценки
Он подходит для корпоративных проектов, которые уже имеют данные измерений, эталонные значения или модели измерений и хотят оценить повторяемость, воспроизводимость оборудования, калибровочные отношения и неопределенность результатов.
- Перцентильный доверительный интервал начальной загрузки для предполагаемой статистики.
- Выполните распространение Монте-Карло по модели измерения, входному среднему значению и ковариации.
- Рассчитайте поперечное R&R на основе сбалансированных данных, состоящих из измерений детали, оператора и повторных измерений.
- Калибровочные зависимости оцениваются с использованием взвешенного метода наименьших квадратов или регрессии Деминга.
- Используйте метод чувствительности первого порядка, чтобы проанализировать влияние ошибок ввода на выходные данные.
- Рассчитайте результат прямолинейности минимальной площади согласно согласованному методу для конечных двумерных точек отбора проб.
Если отчет используется для систем качества, приемки заказчиком, законодательной метрологии или аккредитации лабораторий, также должны быть подтверждены применимые стандарты, эталонные приборы, методические документы, квалификации и обязанности по выдаче.
Выходной контент
| выход | Основное содержание | Применимые условия |
|---|---|---|
| доверительный интервал | Статистика, уровни достоверности, настройки повторной выборки и интервалы | Номинальные уровни достоверности не доказывают автоматически, что конечные выборки действительно охватывают |
| распространение неопределенности | Распределение выходных данных, стандартная неопределенность, интервал охвата и чувствительность | Результаты охватывают только смоделированные входные данные и зависимости. |
| Датчик R&R | Повторяемость, воспроизводимость, компоненты вариаций от детали к детали и полная вариация. | Зависимость от плана эксперимента, балансировки и обработки условий взаимодействия |
| калиброванная регрессия | Наклон, пересечение, остаток, вес или коэффициент отклонения ошибки | Остатки регрессии не являются полной неопределенностью оборудования. |
| Двумерная прямолинейность | Минимальная ширина и направление параллельных полос | Используется в соответствии с двумерной выборкой и согласованными методами оценки. |
В отчете также должен быть описан диапазон данных, пропущенные значения, обработка выбросов, случайное начальное значение, версия программного обеспечения, единицы измерения, допущения модели и непокрытые ошибки.
Методы, маршруты и ключевые точки выбора
| метод | Применимые входные данные | Ключевые ограничения |
|---|---|---|
| Перцентильный интервал начальной загрузки | Выборочные и вычислимые статистические функции | Необходимо оценить небольшие выборки, коррелированные данные и систематическую ошибку распределения. |
| Распространение Монте-Карло | Модель измерения, среднее значение, ковариация и настройки выборки | Ковариация должна быть достоверной, а систематическая ошибка должна быть четко определена в модели. |
| Cross ANOVA Gage R&R | Сбалансированные детали, операторы и дублирующиеся данные | Условия взаимодействия, отрицательные компоненты и неравновесные конструкции должны быть согласованы. |
| взвешенное линейное масштабирование | Эталонные значения, измеренные значения и стандартные неопределенности | Источник веса и экстраполяция диапазона требуют основы |
| Деминг возвращается | Наблюдения с двумя переменными и коэффициент дисперсии ошибок | Настройка коэффициента дисперсии повлияет на результаты регрессии |
| Двумерная прямолинейность минимальной площади | Ограниченные двумерные точки отбора проб | Его необходимо использовать в сочетании с применимыми стандартами, методами отбора проб и соглашениями об оценке. |
| Распространение чувствительности первого порядка | Модель, среднее значение, ковариация и шаг разности | Сильная нелинейность и чувствительность к размеру шага должны проверяться отдельно. |
Выбор метода зависит от структуры данных и целей отчетности. Тот факт, что метод более сложен, не означает, что его результаты более точны или более соответствуют требованиям системы качества.
Необходимые данные и предварительные условия
Отправьте объект измерения, диапазон измерения, допуск, модель измерения, единицу измерения, информацию об эталонном приборе, версию оборудования, среду сбора и необработанные данные. Измерительный инструмент R&R должен описывать деталь, оператора, количество повторений, последовательность измерений и является ли это сбалансированной конструкцией.
В оценке неопределенности необходимо указать входное количество, распределение, стандартную неопределенность, корреляцию и основу. Калиброванная регрессия должна учитывать неопределенность эталонного значения, источники ошибок измерения, веса или коэффициенты дисперсии.
Недействительные измерения, пропущенные значения, выбросы и повторяющиеся записи в исходных данных следует сохранять, а не удалять напрямую без правил. Если данные поступают из разных версий, оборудования или условий эксплуатации, их следует сначала стратифицировать, а не объединять в одну совокупность.
Методы проверки и применимые условия
В рамках проекта правильность расчетов проверяется с помощью аналитических моделей, известных данных или независимого программного обеспечения, а также проверяется стабильность модели и согласованность отчетности посредством анализа чувствительности, повторных прогонов и отложенных данных.
Уровни R&R, неопределенности, возможности процесса и пороги прохождения определяются на основе реальных экспериментальных планов, эталонных количеств, систем качества клиентов и целей отчетности. Документы о калибровке, проверке или аккредитации третьей стороны выдаются учреждениями, имеющими соответствующую квалификацию.
Реализация и сдача проекта
- Назначение и подтверждение модели: Уточните цель отчета, что измеряется, статистику, источники ошибок и правила прохождения.
- Данные и обзор испытаний: Проверьте структуру выборки, единицы измерения, баланс, корреляцию, отсутствующие и ненормальные записи.
- Расчет и анализ чувствительности: Фиксированная версия, параметры и случайные начальные значения, выходные результаты, диагностика и основные элементы воздействия.
- Проверка и предоставление отчета: Используйте справочные расчеты или отложите данные для проверки, а также записывайте ограничения, предстоящие тесты и воспроизводимые данные.
Результаты могут включать процедуры анализа или модули вызова, словари данных, конфигурации вычислений, таблицы результатов, графики, записи проверки и примечания к выпуску. Сбор необработанных данных, услуги по калибровке, сторонние аудиты и подписи системы качества подтверждаются отдельно.
Метод приемки
| Приемка предметов | Проверить содержимое | Запись о доставке |
|---|---|---|
| Согласованность ввода | Номер пробы, единица измерения, группировка, отсутствующий и ненормальный статус | Исходный список данных и результаты проверки |
| Корректность вычислений | Аналитические модели, известные данные или независимые сравнения программного обеспечения | Воспроизводимые различия в сценариях, параметрах и результатах |
| случайный метод | Исходные данные, размер выборки, конвергенция и различия в повторных сериях | Ведение записей и анализ чувствительности |
| Пригодность модели | Условия линейности, независимости, распределения, корреляции и взаимодействия | Диагностические графики, остатки и невыполненные условия |
| Полнота отчета | Определения индикаторов, условия, пределы и непокрытые ошибки | Отчеты о версиях и записи проверки |
Пороги прохождения определяются целями качества и использованием. Простая проверка отсутствия ошибок в программном обеспечении не может заменить принятие статистической модели и плана эксперимента.
Авторизация, обслуживание и изменения
Модуль статистики может быть лицензирован как программное обеспечение для оборудования или инструмент анализа проекта в соответствии с согласованным объемом. При изменении структур данных, моделей измерения, шаблонов отчетности и правил качества следует оценить необходимость модификации и повторной проверки программы.
Ежегодные услуги могут охватывать устранение неполадок исходной модели, поддержку версий, проверку данных и корректировку шаблона отчета; новые проекты измерений, требования к сторонним системам, выборочные испытания и измерения на месте — это новые дополнительные возможности.
Часто задаваемые вопросы
Означает ли хорошая повторяемость точные измерения?
Не выражено. Повторяемость описывает разброс результатов при одних и тех же условиях, а точность также зависит от систематической ошибки, калибровки, эталонных значений и систематических ошибок.
Завершена ли оценка неопределенности результатами Монте-Карло?
Также необходимы разумные модели измерения, распределение входных данных и корреляции. Никакая выборка не может исправить проблемы модели за счет исключения источников ошибок или использования необоснованных распределений.
Можно ли напрямую настроить измерительный инструмент R&R с помощью единой линии оценки?
Его следует определять в сочетании с системой качества заказчика, использованием процесса, допусками на продукцию и дизайном испытаний, а уровень расчета и порог прохождения должны быть записаны в документе о приемке проекта.
Может ли быть выдан сторонний отчет о калибровке или аккредитации?
Эта услуга обеспечивает статистическую оценку алгоритмов и техники. Документы о калибровке, поверке или аккредитации лаборатории третьей стороны выдаются учреждениями, имеющими соответствующую квалификацию.
Отправьте образцы и состояние оборудования для уточнения объема разработки и поставки
Услуги по оценке повторяемости измерений и неопределенности
Опишите объект задачи, исходное изображение или видео, целевые показатели, платформу устройства, интерфейс и пример ситуации.
Телефон: 13910119357xuzhiyang0928@gmail.com